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【论文阅读】《深度卷积网络下的驾驶检测与分类》
《Driver behavior detection and classification using deep convolutional neural networks》 1 简介： 目前的方法中，一些是仅考虑驾驶员的行为，还有一些方法是在驾驶员行为的基础上融入了车辆状态和环境信息。 目前的研究大多使用深度学习的方法对驾驶员行为进行分类。 由于转：分心时代，有这三种专注力的人就是最稀缺的资源
个人理解：专注，决定了你的现状。 自我觉察、自我管理，同情心、关系管理。 对外部的觉察，能够解读组织内部有意义的气流并搜寻对其产生影响的事件和力量。 三个方面的专注力：对内(观照自我)、对他人(关怀别人)、对外部(放眼世界) -- 自我反醒、团队影响、开放心态 专注意味着选择单一Real-Time Driver State Monitoring Using a CNN Based Spatio-Temporal Approach
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.08009.pdf 摘要 交通事故的发生由于司机分心。今天，司机监视是必要的对于最近自动驾驶汽车来提醒司机为了控制车辆事故发生。在这篇文章中，一个时空方法被应用到分类驾驶人的分心水平和移动决策使用卷积神经网络（CNNs）。我们解决这如何阻止「数码黑帮」偷走你的时间
简评：iPhone 最近更新了 iOS 12.2，屏幕使用时间的选项更灵活。在移动互联网的时代，「分心」这件事可能越来越不由自主，太多的 app 在想方设法占据我们稀缺的注意力。 我们现代大脑似乎很难专注于一项任务，而是不断地从一件事跳到另一件事。 许多音乐软件中，跳换选歌速度如此之快，甚至现《每天最重要的2小时》——浓缩咖啡
高效人士需要获取的无非是两样东西： 1.对工作的完全掌控。 2.极高的工作效率。 但是人们却容易把自己陷入到两个陷阱之中： 1.强迫自己不断地工作，不要休息，以便更有效地利用每一天的时间。